Raschova analýza dotazníku Q-LES-Q-SF na podkladě odpovědí pacientů s neuropatickou bolestí


Autoři: J. Kožený 1,2;  L. Tišanská 1,2;  J. Bednařík 3;  C. Höschl 1,2
Vyšlo v časopise: Cesk Slov Neurol N 2019; 82(1): 60-67
Kategorie: Původní práce
doi: 10.14735/amcsnn201960

Souhrn

Cíl: Cílem studie bylo ověření měřících vlastností dotazníku kvality života Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire short form (Q-LES-Q-SF) na podkladě Raschova modelu parciálního kreditu. Soubor a metody: Konsekutivní soubor pacientů s neuropatií (N = 1 301) byl vyšetřen 86 ambulantními neurology. Lékaři zaznamenali pacientův věk, pohlaví, vzdělání, hlavní a přidruženou dia­gnózu, délku choroby, hodnotu Clinical Global Impression (CGI)-Severity scale a pacienti vyplnili dotazník Q-LES-Q-SF. Výsledky: Nálezy podpořily a) existenci jednodimenzionální struktury nástroje; b) monotónní vzestup volby kategorií na 5bodové hodnotící stupnici; c) adekvátnost operacionalizace konstruktu kvality života; d) absenci podlahového i stropního efektu; e) adekvátní zacílení stupnice; f) absenci různého fungování položek s ohledem na věk, pohlaví a CGI s výjimkou položky referující o spokojenosti se sexuálním životem – starší pacienti byli méně spokojeni v této oblasti života. Závěr:Nálezy přinesly podporu pro uspokojivou shodu dotazníku Q-LES-Q-SF mezi teoretickým očekáváním Raschova modelu a našimi daty. Nástroj je možno akceptovat jako spolehlivý instrument pro odhad kvality života pacientů s neuropatií.

Klíčová slova

Q-LES-Q-SF – Raschův model – neuropatická bolest

Autoři deklarují, že v souvislosti s předmětem studie nemají žádné komerční zájmy.

Redakční rada potvrzuje, že rukopis práce splnil ICMJE kritéria pro publikace zasílané do biomedicínských časopisů.


Zdroje

1. Pietersma S, van den Akker-van Marle ME, de Vries M. Generic quality of life utility measures in health-care research: conceptual issues highlighted for the most commonly used utility measures. Int J Wellbeing 2013; 3(2): 173–181. doi: 10.5502/ ijw.v3i2.4.
2. Chen TH, Li L, Kochen MM. A systematic review: how to choose appropriate health-related quality of life (HRQOL) measures in routine general practice? J Zhejiang Univ Sci B 2005; 6(9): 936–940. doi: 10.1631/ jzus.2005.B0936.
3. Lu G, Brazier JE, Ades AE. Mapping from disease-specific to generic health-related quality-of-life scales: a common factor model. Value Health 2013; 16(1): 177–184. doi: 10.1016/ j.jval.2012.07.003.
4. Petrillo J, Cano SJ, McLeod LD et al. Using classical test theory, item response theory, and Rasch measurement theory to evaluate patient-reported outcome measures: a comparison of worked examples. Value Health 2015; 18(1): 25–34. doi: 10.1016/ j.jval.2014.10.005.
5. Mick E, Faraone SV, Spencer T et al. Assessing the validity of the Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire – short form in adults with ADHD. J Atten Disord 2008; 11(4): 504–509. doi: 10.1177/ 1087054707308468.
6. Wyrwich KW, Harnam N, Revicki DA et al. Assessment of Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire – short form responder thresholds in generalized anxiety disorder and bipolar disorder studies. Int Clin Psychopharmacol 2011; 26(3): 121–129. doi: 10.1097/ YIC.0b013e3283427cd7.
7. Stevanovic D. Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire – short form for quality of life assessments in clinical practice: a psychometric study. J Psychiatr Ment Health Nurs 2011; 18(8): 744–750. doi: 10.1111/ j.1365-2850.2011.01735.x.
8. Lee YT, Liu SI, Huang HC et al. Validity and reliabil­ity of the Chinese version of the short form of Qual­ity of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire (Q-LES-Q-SF). Qual Life Res 2014; 23(3): 907–916. doi: 10.1007/ s11136-013-0528-0.
9. Bourion-Bédès S, Schwan R, Epstein J et al. Combination of classical test theory (CTT) and item response theory (IRT) analysis to study the psychometric properties of the French version of the Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire – short form (Q-LES-Q-SF). Qual Life Res 2015; 24(2): 287–293. doi: 10.1007/ s11136-014-0772-y.
10. Bourion-Bédès S, Schwan S, Laprevote V et al. Differential item functioning (DIF) of SF-12 and Q-LES-Q-SF items among french substance users. Health Qual Life Outcomes 2015; 13: 172. doi: 10.1186/ s12955-015-0365-7.
11. Hambleton KH, Russell W. Jones. An NCME instructional module on: comparison of classical test theory and item response theory and their applications to test development. Educ Meas 1993; 12(3): 38–47. doi: 10.1111/ j.1745-3992.1993.tb00543.x.
12. ICD-10 Version: 2016. [online]. Available from: http:/ /  apps.who.int/ classifications/ icd10/ browse/ 2016/ en.
13. Freynhagen R, Baron R, Gockel U et al. PainDETECT: a new screening questionnaire to identify neuropathic components in patients with back pain. Curr Med Res Opin 2006; 22(10): 1911–1920.
14. Endicott J, Nee J, Harrison W et al. Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire: a new measure. Psychopharmacol Bull 1993; 29(2): 321–326.
15. Dotazník kvality života (Q-LES-Q): kvalita prožívání radosti a spokojenosti ze života: informace pro terapeuta. Praha: Academia Medica Pragensis – Amepra 2003.
16. De Ayala RJ. The theory and practice of item response theory. New York: The Guilford Press 2009.
17. Linacre JM. Winsteps® Rasch measurement computer program. User‘s Guide. [online]. Available from: www.winsteps.com/ winman/ copyright.htm.
18. Velicer WF. Determining the number of components from the matrix of partial correlations. Psychometrika 1976; 41(3): 321–327.
19. Timmerman ME, Lorenzo-Seva U. Dimensionality assessment of ordered polytomous items with paral­lel analysis. Psychol Methods 2011; 16(2): 209–220. doi: 10.1037/ a0023353.
20. Muthén LK, Muthén BO. Mplus user’s guide: statistical analysis with latent variables. 7th ed. Los Angeles: CA Muthén & Muthén 1998–2012.
21. Linacre JM, Tennant A. More about critical eigen­value sizes (variances) in standardized-residual principal components analysis (PCA). Rasch Meas Transact 2009; 23(3): 1228.
22. Tennant A, Pallant JF. Unidimensionality matters! Rasch Meas Transact 2006; 20(1): 1048–1051.
23. Lorenzo-Seva U, Timmerman ME, Kiers HA. The Hull method for selecting the number of common factors. Multivariate Behav Res 2011; 46(2): 340–364. doi: 10.1080/ 00273171.2011.564527.
24. Fischer GH, Molenaar IW (eds). Rasch models: foundations, recent developments, and applications. New York: Springer Science & Business Media 2012.
25. ten Berge JM, Snijders TA, Zegers FE. Computational aspects of the greatest lower bound to the reliability and constrained minimum trace factor analysis. Psychometrika 1981; 46(2): 201–213.
26. Lorenzo-Seva U, Ferrando PJ. FACTOR 9.2. A comprehensive program for fitting exploratory and semi­confirmatory factor analysis and IRT models. Appl Psych Meas 2013; 37: 497–498. doi: 10.1177/ 0146621613487794.
27. Raîche G. Critical eigenvalue sizes (Variances) in standardized residual Principal Components Analysis. Rasch Meas Transact 2005; 19(1): 1012.
28. Linacre JM. Optimizing rating scale category effect­iveness. J Appl Meas 2002; 3(1): 85–106.
29. Linacre JM. Item Discrimination and Rasch-Andrich thresholds. Rasch Meas Transact 2006; 20(1): 1054.
30. Smith EV. Detecting and evaluating the impact of multidimensionality using item fit statistics and principal component analysis of residuals. J Appl Meas 2002; 3(2): 205–231.
31. Wright BD, Linacre JM. Reasonable mean-square fit values. Rasch Meas Transact 1994; 8(3): 370.
32. Gustafson JE. Testing and obtaining fit of data to the Rasch model. Br J Math Stat Psychol 1980; 33(2): 220. doi: 10.1111/ j.2044-8317.1980.tb00609.x.
33. Crawford JR, Garthwaite PH. Comparison of a single case to a control or normative sample in neuropsychology: development of a Bayesian approach.Cogn Neuropsychol 2007; 24(4): 343–372. doi: 10.1080/  02643290701290146.
34. Crawford JR, Garthwaite PH, Slick DJ. On percentile norms in neuropsychology: proposed reporting standards and methods for quantifying the uncertainty over the percentile ranks of test scores. Clin Neuropsychol 2009; 23(7): 1173–1195. doi: 10.1080/ 13854040902795018.
35. Solomon SR, Sawilowsky SS. Impact of rank-based normalizing transformations on the accuracy of test scores. J Mod Appl Stat Meth 2009; 8(2): 448–462.
36. Crawford JR, Garthwaite PH. On the „optimal“ size for normative samples in neuropsychology: capturing the uncertainty when normative data are used to quantify the standing of a neuropsychological test score. Child Neuropsychol 2008; 14(2): 99–117. doi: 10.1080/ 09297040801894709.

Štítky
Dětská neurologie Neurochirurgie Neurologie
Článek Editorial

Článek vyšel v časopise

Česká a slovenská neurologie a neurochirurgie

Číslo 1

2019 Číslo 1

Nejčtenější v tomto čísle

Tomuto tématu se dále věnují…


Kurzy

Zvyšte si kvalifikaci online z pohodlí domova

Zánětlivá bolest zad a axiální spondylartritida – Diagnostika a referenční strategie
nový kurz
Autoři: MUDr. Monika Gregová, Ph.D., MUDr. Kristýna Bubová

Inhibitory karboanhydrázy v léčbě glaukomu
Autoři: as. MUDr. Petr Výborný, CSc., FEBO

Příběh jedlé sody
Autoři: MUDr. Ladislav Korábek, CSc., MBA

Krvácení v důsledku portální hypertenze při jaterní cirhóze – od pohledu záchranné služby až po závěrečný hepato-gastroenterologický pohled
Autoři: PhDr. Petr Jaššo, MBA, MUDr. Hynek Fiala, Ph.D., prof. MUDr. Radan Brůha, CSc., MUDr. Tomáš Fejfar, Ph.D., MUDr. David Astapenko, Ph.D., prof. MUDr. Vladimír Černý, Ph.D.

Rozšíření možností lokální terapie atopické dermatitidy v ordinaci praktického lékaře či alergologa
Autoři: MUDr. Nina Benáková, Ph.D.

Všechny kurzy
Kurzy Doporučená témata Časopisy
Přihlášení
Zapomenuté heslo

Nemáte účet?  Registrujte se

Zapomenuté heslo

Zadejte e-mailovou adresu se kterou jste vytvářel(a) účet, budou Vám na ni zaslány informace k nastavení nového hesla.

Přihlášení

Nemáte účet?  Registrujte se